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[日] 秋叶拓哉，[日] 岩田阳一，[日] 北川宜稔 著

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• 算法
• 数据结构
• 程序设计竞赛
• ACM
• OI
• C++
• STL
• 数学
• 动态规划
• 搜索
• 图论

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115320100

商品编码：1046987516

出版时间：2013-07-01

作  者:(日)秋叶拓哉,(日)岩田阳一,(日)北川宜稔 著作 巫泽俊,庄俊元,李津羽 译者 定  价:79 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2013年07月01日 页  数:414 装  帧:平装 ISBN:9787115320100 ●暂无

内容简介

暂无

《算法的艺术：通往ACM/ICPC顶峰之路》 内容简介 本书并非直接传授具体编程语言的语法，也非罗列枯燥的公式定理。它是一扇门，引领读者进入算法与数据结构的世界，尤其是那些在竞争性程序设计领域中至关重要、能够决定胜负的关键技术。在这里，我们不只是学习“怎么做”，更深层次地探索“为什么这样做”以及“在何种场景下这样做最优”。本书旨在构建读者坚实的理论基础，并在此基础上，通过大量精心挑选的实战案例，磨砺读者解决复杂问题的能力，培养出敏锐的算法洞察力。 第一部分：基础篇——筑牢根基，洞悉算法的脉络 这一部分将带领读者从最核心的算法概念入手，为后续深入的学习打下坚实的基础。 数据结构：效率的基石。 我们将深入剖析各种基本数据结构，不仅仅是它们的使用方法，更重要的是理解它们的内在逻辑和时间、空间复杂度。 数组与链表： 从最基础的线性结构出发，理解其在内存中的存储方式，分析随机访问和顺序插入/删除的效率差异。我们将探讨动态数组（如C++的`vector`）是如何在效率和灵活性之间取得平衡的。 栈与队列： 抽象数据类型的典范，通过实际应用场景（如函数调用栈、广度优先搜索）来理解它们“后进先出”和“先进先出”的特性，并探讨其高效的实现方式（如使用数组或链表）。 树： 这是本书的重点之一。我们将从二叉树入手，理解其递归定义和遍历方式（前序、中序、后序），进而深入到二叉搜索树（BST）及其在查找、插入、删除操作中的效率。更重要的是，我们将探讨平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）如何通过自平衡机制保证对数时间复杂度的操作，这是许多高级算法的基础。 堆（Heap）： 理解其“最大堆”和“最小堆”的性质，以及如何在O(log n)时间内完成插入和删除最大/最小元素的操作。堆排序的原理以及优先队列（Priority Queue）的实现是本章的重要内容。 图： 图作为描述对象之间关系的强大工具，在本章中将得到详细阐述。我们将学习图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及各种图的遍历算法（深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS）。理解DFS和BFS在解决连通性、路径查找等问题中的作用。 哈希表（Hash Table）： 探索如何通过哈希函数将键映射到数组索引，实现平均O(1)时间的查找、插入和删除。我们将讨论哈希冲突的产生原因及其常见的解决方法（如链地址法、开放寻址法），以及如何选择合适的哈希函数。 经典算法：解决问题的通用范式。 在掌握了基本的数据结构后，我们将学习一系列经典算法，它们是解决许多常见问题的基石。 排序算法： 除了快速了解冒泡排序、选择排序、插入排序等基本排序，我们将重点研究“分而治之”思想在排序中的体现，如归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort），深入理解它们的实现细节和复杂度分析。还将介绍堆排序（Heap Sort）与堆数据结构的紧密联系。 搜索算法： 二分查找（Binary Search）是效率极高的查找算法，但其前提是有序数据。我们将探讨其工作原理、适用条件及实现细节。 递归与分治： 理解递归的本质，如何通过递归将大问题分解为相似的小问题。分治策略是许多高效算法的核心思想，如汉诺塔、快速排序、归并排序等都体现了这一思想。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 学习如何通过在每一步做出局部最优选择来期望获得全局最优解。我们将分析贪心算法的适用条件，并通过一些经典问题（如活动选择问题、霍夫曼编码）来理解其思想和局限性。 动态规划（Dynamic Programming）： 这是本书的核心内容之一。我们将从最简单的斐波那契数列问题开始，循序渐进地介绍动态规划的思想：最优子结构和重叠子问题。通过“记忆化搜索”和“递推”两种实现方式，讲解如何构建状态转移方程，并分析其时间复杂度和空间复杂度。我们将深入探讨0/1背包问题、最长公共子序列、硬币找零等经典DP问题，帮助读者掌握DP的解题套路。 第二部分：进阶篇——精通算法，解锁竞赛的奥秘 在扎实的基础之上，本部分将带领读者进入更广阔的算法领域，掌握解决复杂问题的强大工具。 图论算法：深入探索网络的奥秘。 最短路径算法： 从单源最短路径的Dijkstra算法，到解决负权边问题的Bellman-Ford算法，再到处理多源最短路径的Floyd-Warshall算法，我们将深入理解它们的原理、实现及复杂度。 最小生成树（MST）： 学习Prim算法和Kruskal算法，理解它们如何构建连接所有顶点的成本最小的树，以及它们与贪心策略的关系。 拓扑排序（Topological Sort）： 解决有向无环图（DAG）中节点排序的问题，及其在任务调度等领域的应用。 强连通分量（SCC）： 理解Tarjan算法和Kosaraju算法如何高效地找出有向图中的强连通分量，以及SCC在图的简化和分析中的作用。 高级数据结构与算法：应对挑战的利器。 并查集（Disjoint Set Union）： 学习其“按秩合并”和“路径压缩”等优化技巧，理解它在判断连通性、 Kruskal算法中的关键作用。 线段树（Segment Tree）： 掌握其构建、查询和更新操作，理解它如何高效地处理区间上的查询和修改问题，如区间求和、区间最大值等。 树状数组（Fenwick Tree）： 学习其简洁的结构和高效的单点更新、区间查询操作，以及其与线段树在某些问题上的异同。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）： 学习其高效的字符串匹配思想，理解next数组的构建和匹配过程，避免了暴力匹配的低效率。 字符串哈希（String Hashing）： 探索如何利用哈希函数快速判断两个字符串是否相等，以及在字符串匹配、子串查找等问题中的应用。 数学与概率：算法设计的灵感源泉。 数论基础： 学习质数、最大公约数（GCD）、最小公倍数（LCM）、模运算、欧几里得算法等基本概念，以及它们在算法设计中的应用，如快速幂、模逆元等。 组合数学： 掌握排列、组合、二项式定理、容斥原理等，它们是解决计数类问题和概率统计类问题的基础。 概率与随机化算法： 介绍随机化算法的思想，如蒙特卡罗算法、Las Vegas算法，以及它们在解决某些问题时的独特性。 第三部分：实战篇——融会贯通，淬炼实战能力 理论的学习最终要回归实践。本部分将通过大量真实的竞赛题目，帮助读者将所学知识融会贯通，提升实战能力。 解题策略与技巧： 题目分析： 如何快速准确地理解题意，识别题目中的关键信息和约束条件。 模型转换： 如何将实际问题抽象为已知的算法模型（如图论、DP、搜索等）。 复杂度分析： 如何在设计算法时就进行有效的复杂度评估，避免超时（TLE）或超出内存限制（MLE）。 数据结构选择： 如何根据题目特点选择最合适的数据结构来优化算法效率。 代码实现： 培养严谨的代码风格，注意边界条件和细节处理。 调试技巧： 学习高效的调试方法，快速定位和修复bug。 典型应用场景与案例分析： 图论应用： 从经典的社交网络分析、交通网络最短路径，到更复杂的网络流问题（虽然不深入介绍网络流，但会提及图模型的重要性），分析图算法在实际问题中的体现。 动态规划进阶： 解决更复杂的多维DP问题，如状态压缩DP、树形DP等，这些是很多中高级竞赛题的常见考点。 数论与组合数学的巧妙结合： 分析如何将数论公式和组合计数方法应用于解决计数类问题，甚至一些需要巧妙转化的图论或DP问题。 搜索算法的优化： 探讨A搜索、双向BFS等高级搜索技术，以及如何通过剪枝和启发式函数来提高搜索效率。 本书特色： 由浅入深，循序渐进： 从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的算法和数据结构，确保读者能够一步一个脚印地掌握。 强调理解，而非记忆： 重点讲解算法背后的思想和原理，让读者真正理解“为什么”这样做，而不是死记硬背。 丰富的实例驱动： 大量精选的、具有代表性的算法竞赛题目作为案例，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 严谨的复杂度分析： 贯穿全书，培养读者对算法效率的敏感度。 实战导向： 目标是提升读者的算法竞赛能力，培养独立解决问题的能力。 通过学习本书，读者将能够构建起扎实的算法功底，掌握解决各类复杂问题的核心方法，为在各类程序设计竞赛中取得优异成绩打下坚实的基础。这不仅仅是一本书，更是一段通往算法世界深处的精彩旅程。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在算法领域摸爬滚打了几年的人，我一直渴望找到一本能够真正提升我解决复杂问题能力的参考书。当我看到《挑战程序设计竞赛(第2版)》时，我仿佛找到了救星。这本书的深度和广度都让我印象深刻。它没有回避那些最棘手的算法难题，而是迎难而上，将一些看似高深的算法分解成易于理解的部分，并提供了多种解题思路。我特别喜欢它对一些细节的深入剖析，比如在讲解某个算法时，会详细解释其时间复杂度和空间复杂度，以及在不同场景下的适用性。这对于我这种追求极致效率的人来说，简直是福音。我已经在脑海里构思了如何将书中的知识应用到我目前正在参与的一个项目中，相信这本宝典定能助我一臂之力，突破瓶颈。

评分☆☆☆☆☆

这本书的独特之处在于，它不仅仅是知识的堆砌，更像是一位经验丰富的教练在传授独门秘籍。我之前也看过一些算法相关的书籍，但很多都过于偏重理论，读起来枯燥乏味，实战性不强。而这本《挑战程序设计竞赛》给我的感觉是，它非常注重将理论与实战相结合，每一章的讲解都紧密围绕着如何解决实际的竞赛问题。我特别欣赏作者在讲解一些经典算法时，会穿插大量的例题和思考题，引导读者主动去理解算法的原理，而不是死记硬背。而且，书中提到的很多“套路”和“技巧”，都是经过大量竞赛实践检验的，学好了这些，感觉在面对比赛时会更有信心，不至于束手无策。我已经迫不及待地想去尝试其中的一些练习题了，相信通过大量的实操，能够将学到的知识内化为自己的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是非常“硬核”。它不是那种让你轻松入门的读物，而是需要你投入相当多的时间和精力去钻研。但是，如果你真的想要在程序设计竞赛领域有所建树，那么这本书无疑是你的不二之选。作者的讲解风格非常严谨，逻辑清晰，每一个概念的引入都水到渠成。我尤其欣赏书中对一些数学知识的讲解，很多算法的推导都离不开数学基础，而这本书在这方面做得非常到位，帮助我巩固了那些可能被遗忘的数学概念。我最近正在准备参加一个线上的算法挑战赛，这本书的内容对我来说就像是量身定做，我从中学习到的许多技巧和方法，我感觉可以直接应用到比赛中，希望能够取得好成绩。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对算法竞赛有些畏惧，觉得那些题目太难，离我的日常开发工作太远。但是，这本书的出现彻底改变了我的看法。《挑战程序设计竞赛(第2版)》以一种非常接地气的方式，将抽象的算法概念变得生动有趣。作者通过引入许多实际的竞赛场景，让我明白这些算法并非空中楼阁，而是解决真实世界问题的有力工具。我尤其喜欢书中对一些数据结构和算法的讲解，它们不仅教会了我“是什么”，更重要的是教会了我“为什么”以及“如何做得更好”。我感觉这本书不仅仅是教我写代码，更是在培养我的逻辑思维和解决问题的能力，这对于我未来的职业发展非常有益。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，迫不及待地翻开，虽然我还没真正开始啃里面的代码和算法，但光是目录和前言就让我对这本书的期待值飙升。它并非那种泛泛而谈的理论书籍，而是直指程序设计竞赛的核心，那些在ACM、OI等比赛中反复出现、解决问题的关键技术都被系统地罗列出来。感觉作者非常了解竞赛选手在学习过程中会遇到的难点，并且很有条理地将这些知识点串联起来。我尤其对其中关于图论和动态规划的部分很感兴趣，虽然以前接触过一些，但总感觉不够深入，这本书给我的感觉是会从基础讲起，然后逐渐深入到各种优化技巧和经典模型，希望能帮助我建立起更牢固的知识体系。而且，书的排版和印刷质量都很不错，阅读起来很舒服，不会像有些技术书籍那样密密麻麻地挤在一起。我计划先从第一章开始，每天投入一定的时间，争取能够稳扎稳打，一步步攻克里面的难点。

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很好

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快递很及时，纸质也很好，是正版

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很好

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物流特别不满意，从此京东一生黑

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非常好的入门书

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很好的书，码农专用教材

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感觉比算法竞赛入门经典容易懂一点，挺不错。

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挺好

评分☆☆☆☆☆

挺好